基于 Apache Flink 的实时计算数据流业务引擎在京东零售的实践和落地

摘要：本文整理自京东零售-技术研发与数据中心张颖&闫莉刚在 ApacheCon Asia 2022 的分享。内容主要包括五个方面：

1. 京东零售实时计算的现状
2. 实时计算框架
3. 场景优化：TopN
4. 场景优化：动线分析
5. 场景优化：FLINK 一站式机器学习

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一、京东零售实时计算的现状

1.1 现状

• 技术门槛高、学习成本大、开发周期长。行业内实时开发能力只有少数人能够掌握的现状；
• 数据开发迭代效率比较低，重复逻辑反复的开发缺少复用；
• 测试运维难，复杂业务逻辑难以局部测试。

1.2 动力

• 降本增效、节省人力，助力高效开发；
• 多角色数据开发，不同角色对应不同的开发方式，非数据人员也能做数据开发的工作。

1.3 目标

• 降低数据开发门槛，通过标准化积木式的开发，实现低代码配置化数据加工，进一步实现图形化清晰表达数据流转；
• 通过算子库组件的沉淀，提升开发效率，提高复用性，一站式加工；
• 通过单元测试以及沉淀用例，提高开发质量。

二、实时计算框架

2.1 为什么做数据流框架

• 数据流框架：9N-Tamias/9N-Combustor，数据流框架基于计算引擎之上，提供一种易用高效的数据开发方式，包括：tamias，是基于 Flink 的引擎的开发框架；combustor：基于 Spark 引擎的开发框架。基于 9N-Tamias 和 9N-Combustor 提供数据流开发工具；
• 支持实时离线统一的表达；
• 多种使用方式：图形化、配置化、SDK 等；
• 算子、组件复用：数据流算子、转换算子、自定义算子、目标源算子，灵活的组合，沉淀常用的算子组合，组件化包括数据流组件和自定义组件，通过数据流开发沉淀数据流组件，同时也开放自主开发自定义组件方式，通过算子、组件的复用，提高开发效率。

数据流框架上层各业务场景基于数据流组件化，实现业务数据的加工，包括样本中心、京享值、搜索等一些业务。

2.2 怎么做实时计算框架？

实时计算框架分成四层：

• Function 层：实现比如 Json 解析、RPC 调用、以及数据流的链接；
• Process 层：对 Flink 引擎、Data Stream、Data Set、SQL 等 API 进行封装；
• Function 和 Process 组合生成 Operator，对具体的处理逻辑进行封装，比如实现 Source、Sink、Filter、Join 等常用的算子；
• 一个或者多个 Operator 构成不同的场景，比如多流拼接导数的 Top N、动线分析，这些构成了 JSON 的配置文件，然后再通过通用的引擎解析配置文件提交任务。

2.3 实时框架：公用 Ops 和 Function

数据接入 Source 和 Sink 层：实现了实时离线、近线常用的数据源；

数据解析 Function：是为了将公用的计算逻辑进一步细化，在算子里封装多个 Function，进行灵活实现业务的逻辑；

算子 Template：如多流拼接、TopN、Count Time Window，业务自己实现会比较复杂，因此框架提供了这些算子的 Template，业务只需要在 Template 的基础上增加业务代码即可，不需要再对这些通用的算子进行学习、开发、调试等工作；

业务算子：可以基于 Template 已有的业务算子，重写得到新的业务算子，也可以自定义组合 Function，形成业务算子。

优点如下：

• 开发标准化：基于框架提供的公用算子，组合完成业务标准化的开发；
• 易用性提升：框架提供一些常用且难以实现的算子，使业务的开发变得简单；
• 开发迭代效率提升：业务只需要关注业务逻辑，从而提高开发迭代效率质量的提升；
• 质量提升：框架提供的公共算子都是经过严格的测试，并经过长期的业务验证，从而提高开发质量。

三、场景优化：TopN

3.1 复用算子

首先不仅仅是 TopN，包括所有业务场景，数据接入和数据写出都是可以共用的，比如针对流计算，像 Kafka 或 JMQ 的接入和写出，都是可以复用的。

然后是数据解析的算子，包括 JSON 解析、CSV 解析都是可以复用的，但是如果每一个 JSON 解析和 CSV 解析都抽象成一个 Operator，会需要很多的 Operator，因此抽象了 Function 概念，然后 Function 可以组合成公用的算子。

【案例】以榜单计算为例，首先用订单榜单的一个元素值作为一个计算，然后 KeyBy 时用榜单 ID 加元素，接下来再进行一次订单榜单元素值的计算，把榜单 ID 和元素值进行一次 KeyBy，产生的 TopN 的排序。

在这里需要 KeyBy 两次，因为在京东的固有的场景下，有业务上的数据倾斜，只能采用多次聚合，或者是多次排序的方式来解决问题。

3.2 任务优化

HDFS 小文件的问题：因为数据量非常大，因此在写 HDFS 时，如果 Rolling 策略设置不合理，会导致 HDFS 产生很多的小文件，可能会把 HDFS Name Node 的 RPC 请求队列打满。通过源码及其任务机制发现，HDFS 的文件 Rolling 的策略与 Checkpoint 的时间以及 Sink 的并行度相关，因此合理设置 Checkpoint 的时间和 Sink 的并行度，可以有效解决 Sink HDFS 的小文件的问题。

RocksDB 优化：通过查看官方文档可以发现，针对 RocksDB 相关的优化有很多，但是如何有效优化 RocksDB 的设置，核心就在于合理地设置 BlockCache 和 WriteBuffer 的大小，还可以添加 BloomFilter，相应调整这些参数，具体采用哪些配置都可以。

Checkpoint 优化：主要是超时时间、间隔时间、最小停顿时间。比如超时时间是半个小时，这个任务产生了 Fail 了，假如它是在 29 分钟的时候，进行 Failover 的时候，需要从上个 Checkpoint 开始恢复，需要很快消费前 29 分钟的数据。这种情况下如果数据量非常大，对任务是一个不小的冲击。但是如果把 Checkpoint 的时间设置为更合适的 5 分钟或者 10 分钟，这个冲击量会少很多。

数据倾斜：造成数据的倾斜的情况有很多种，比较难解决的是数据源中引发的数据倾斜问题，因此可以采用多次聚合或者多次排序模式解决；另外一个是机器问题，是由于某台机器问题造成的数据倾斜，通常的表现是这台机器上所有的 Subtask 或者 TM 都会产生问题。

四、场景优化：动线分析

4.1 什么是动线

用户点击以及页面展现的浏览路径称之为是动线；以搜索词举例，在京东平台首先搜索台灯，然后又搜索台灯学习，最后搜索儿童学习护眼台灯，从台灯到台灯学习，到儿童学习护眼台灯，这样搜索词的线称为搜索词动线。

动线分析的作用：寻找决定转化的关键路径点以理解用户决策习惯；经常相邻查询的搜索词通过导流工具串联，发现趋势动线；同一个用户对不同排序策略的接受程度，最终从细分的用户类型，提出个性化的导购布局和策略建议；

4.2 数据建模

涉及到串联相邻的搜索词问题，需要从宏观的角度进行数据建模。

首先在京东每天 PB 数据量的动线数据分析下，现有的图结构是没有办法解决这个问题。目前最常用的一个分析方法，是把大批量的这种数据全部同时灌到数据库里，然后等离线数据运行一段时间，拿到分析的结果从结果上去分析。

当前业界在线图数据库进行这种大数据量的图分析，会严重地影响数据库的运行和对外提供服务，因此引入 Flink Gelly 技术栈，通过类似 MySQL 与 Hive 的模式，解决这种大规模图分析问题。

解决方案：首先是把图的源数据通过 Flink SQL 从 Hive 里取出数据，通过 Left Join 把每个 Session ID 下面的 Query 链连起来，然后导入到 HDFS 里；从 HDFS 里读动线的数据，并且把动线的数据生成一个 Graph，根据数据科学家提出的分析条件，将图的分析的结果，直接灌到 OLAP 里进行多维的分析；数据流实时计算的框架，从 Hive 或者 HDFS 里读数据，然后通过数据的 Join，包括写 HDFS、Graph Generate、Graph Analyse 等以可配置化的形式，生成公用算子放到算子库里，对于搜索、推荐或者是广告等所有涉及到动线分析的部门，都可以用到。

4.3 模型建模

如果要对用户进行细分和个性化的分析，就涉及到模型建模。

首先是样本生产的过程，需要把数据从 Hive 里拿到，针对搜索词动线分析需要拿到用户搜索词的表，然后和相应的订单表里决定下单的 Query 进行左连接，生成样本放到 HDFS 里。

训练任务是从 HDFS 里把这些数据灌到 Alink 里进行 Shaply Value 建模，最终的 Query 重要度写到 Hive 里。

全链路是以公用算子的方式提供，目前京东采用这种离线训练的方式，相当于是天级，之后希望天级训练的模式实时化，做成分钟级的或者流式的 Join。

五、场景优化：FLINK 一站式机器学习

机器学习可以从四个方面来描述：特征、样本、训练、预估，而每个方面都有相应的问题（如上图）。

5.1 特征

从生成的角度，特征分为实时特征和离线特征；从特征的特性分为静态特征和动态特征。

• 静态特征是相对变化不太大的特征，比如用户的年龄、店铺评分、商品金额，可以把静态特征和离线特征相对应；
• 动态特征比如近一个小时内的点赞量，或者近一个小时内的点击量，动态特征和实时特征相对应。

离线特征可以分为特征的整体生成过程。

• 特征一般是放到 Hive 里，会涉及到一些特征的解析以及计算，最终生成一个特征的大宽表，然后把这些特征放到 Redis 里，如果是实时特征，涉及到数据接入以及数据解析行为。
• 特征生成可以认为是业务化的过程，特征写入可以直接写入 Redis 里。
• FeatureOPS 主要是专注于特征生成，如果特征解析涉及到业务算子，也可以用 FeatureOPS 来做。

5.2 样本

样本分为实时样本拼接和离线样本拼接两个链路；针对样本的特性，有离线的样本和实时的样本两个链路。

• 离线的样本拼接：通过 Join 存到数仓里，从数仓里拿取用户的曝光以及行为日志后，通过一系列的 Join 操作，形成样本的宽表，每个业务可以从样本宽表拿到属于自己的样本进行模型的训练。
• 实时的链路拼接也是相同的，区别是样本拼接为实时的。Flink 样本基本上都是双流的，采用 Unit 和 Timer 模式，适配多流的样本拼接，会涉及到大状态的优化，大状态目前用的 State Backend 是 Roll SDB。Watermark 更新机制是采用最慢的时间作为更新的机制，如果某一个行为流的数据量比较少，则会导致 Watermark 不更新的问题。
• 实时样本拼接针相对离线的样本拼接更加困难，包括一个窗口的选择、一些业务上的样本拼接等。

Sample OPS 做样本质量的校验：首先在样本生成的阶段，需要做样本的分布，如正负样本的分布；其次在做实时样本或者是离线样本拼接时，需要对拼接率做监测；观察任务的延时率，即每一条样本的延时情况。

模型升级定义为只有模型进行模型校正时，才会认为它升级了，而增量训练不是模型升级。

5.3 模型 online learning

模型 online learning 是指数据科学方向，并非大模型的方向。按照特征和样本实时离线的 Template，把模型分为实时和离线两种。

实时训练涉及到模型实时参数的更新，但并非每一条数据训练一次，由超时时间 CountWindow 解决这个问题，比如 Count 达到 1 万条或者超时时间 5 分钟，来解决 Mini Batch 的问题。

针对 Online Learning，目前没有办法离线地做 AB，因此当一批数据进来时，可以先训练出一个模型，同样用这一批数据做 AB，以达到训练和 AB 的一体化。同时用离线的大数据量训练出来的模型，去及时校正实时训练出来的模型，防止模型训偏了；然后任务内部采用 Keyby 方式实现数据并行，解决模型分布式的问题。

举例，如 Profit 模型，是采用报警维度指标来设置，同时在模型产出时将模型推到模型库，然后 Parameter Server 会不停地在模型库里面把当前的模型的参数快照打到模型库里。

5.4 预估

Flink 做预估目前有两种方案：

方案 A 是将模型如 Tensorflow 或者 PyTorch 模型，通过 RPC 的方式或者 HTTP 的方式部署 Server，由 Flink Task 去远程 Invoke RPC 或者 HTTP，会有网络的开销。因为 Flink Task 可能是实时的，也有可能是离线的，所以在 invoke RPC 时，不可能让它随着 Flink 任务的启动而启动，或者随着 Flink 任务的停止而停止，需要有人来运维该 Server。

方案 B 是将模型 Load 到 Flink TM 内部，即在 Flink TM 内部 Inference 该模型，其优点是不用去维护 RPC 或者 HTTP 的 Server，从资源的角度减少了网络开销，节省了资源。

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